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    <h2 class="blue">H-P滤波[时间序列分析]</h2>
    <p>在一些问题中，人们非常关心序列组成成分中的长期趋势，Hodrick-Prescott滤波（H-P滤波）是被广泛使用的一种方法。比如在使用H-P滤波研究宏观经济问题的一些场景中，H-P滤波常把经济周期看成是宏观经济对某一缓慢变动路径的一种偏离。该路径在期间内是单调增长的，所以称为趋势。H-P滤波增大了经济周期的频率，使周期波动减弱。</p>
    <p>比如社会消费品零售总额变动与社会经济的增长与否有着密切的联系。通过分析社会消费品零售总额，可以对一个地区的人们消费水平、社会商品购买力的实现程度以及零售市场规模的发展情况有大致了解。在这个例子中，使用社会消费品零售总额月度数据进行分析。数据取值范围从1990年01月到2008年12月。</p>
    <img src="help/imgs/cases/30.png" />
    <img src="help/imgs/cases/31.png" />
    <h2 class="blue">数据</h2>
    <p>社会消费品零售总额，1990-2014年度数据。其中将1990-2013年数据作为训练样本，2014年度全国数据留做测试样本检验模型的拟合度。</p>
    <h2 class="blue">操作</h2>
    <p>菜单中选择</p>
    <p>分析预测 > 时间序列分析 > H-P滤波</p>
    <img src="help/imgs/cases/32.png" />
    <img src="help/imgs/cases/33.png" />
   <h2 class="blue">输出结果</h2>
    <p>H-P输出结果较为简洁。</p>
    <p>一方面，可以从图中得到分离出的趋势及循环。通过图可以看出，社会消费品零售总额呈现长期的增长趋势，并且近几年呈现出增长速度逐年加快的趋势。</p>
    <p>另一方面，可以看出社会消费品零售总额具有明显的周期性。研究者可以针对实际问题灵活进行分析。需要说明的是，由于使用的数据为月度数据，所以DFinder默认设置参数。</p>
    <img src="help/imgs/cases/34.png" />
    <p>此外，还将在数据集中输出保存趋势项及循环项，为后续分析提供方便。比如，针对趋势项进行分析预测等等。同时，可以比较曲线估计中立方模型指数模型以及ARIMA模型的拟合结果等等。在此不详细展开。</p>
    <img src="help/imgs/cases/35.png" />
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